Strong Historical Levels - indicatore per MetaTrader 5

Ilivelli storici sono i prezzi che si sono registrati nel corso della vita di un simbolo e che tecnicamente sono considerati i prezzi più ripetuti. Dal punto di vista finanziario, questi prezzi sono limiti importanti delle condizioni economiche di un ambiente finanziario che è in ombra sul grafico del simbolo dedicato. Esistono materiali scientifici che dimostrano come questi livelli siano legati a limiti/fasi finanziarie che il prezzo/il tasso non può superare facilmente a meno che non cambi la fase finanziaria del simbolo considerato. Queste sono le ragioni per le quali un trader deve arricchire le proprie analisi di mercato con i livelli storici.

Ho cercato di creare una visione strutturale di questi livelli dal punto di vista dell'analisi della formazione delle candele. Il comportamento dei prezzi e dei tassi su questi livelli ha probabilmente un forte effetto sulla forma delle candele. Ad esempio, se c'è un livello forte per un prezzo, dovremmo avere un SALTO DI PREZZO a causa dell'elevata quantità di denaro che dorme su quel prezzo/quota o sui suoi dintorni.

Tenendo conto di questo concetto, vengono sviluppate due regole:

• Regola 1(candela toro su livello superiore): se close - low > Fattore di salto
• Regola 2(candela toro sul livello superiore): se close - low > Fattore di salto e (close-low)/(high-low)>rapporto

Per rendere più chiare le regole vengono preparate due immagini.

Immagine 1: salto dai livelli S/R con la stessa azione (come la candela toro sul supporto)

Immagine 2: salto dai livelli S/R ma al contrario (come una candela toro sotto la resistenza).

Sulla base di queste regole (le regole sono selezionabili) è stato sviluppato un indicatore che raccoglie i dati in due matrici diverse (sup_mat e res_mat). Il numero di livelli S/R che rispettano le regole selezionate viene mostrato sullo schermo durante la raccolta dei dati. La libreria AlgLib(dataanalysis.mqh) è stata utilizzata per effettuare un processo di clustering dei dati raccolti con il metodo K-means. I risultati sono illustrati come colonne di dati sui livelli di supporto e resistenza.

Dopo aver valorizzato i livelli, si apre un grafico con lo stesso simbolo analizzato e si disegnano tutti i livelli (cluster) su quel grafico secondo il processo di clusterizzazione. Alcuni parametri dell'indicatore possono essere modificati dalla schermata per renderlo più facile da usare. Ecco una breve illustrazione della grafica dello schermo dello strumento e dei suoi risultati.

Immagine 3: schermata dell'indicatore

Immagine 4: disegno automatico dei risultati dei Livelli sul grafico

In conclusione, lo strumento è molto potente anche se le regole sono molto semplici e i livelli mostrano un forte comportamento di supporto e resistenza. L'aggiunta di ulteriori regole è possibile e il codice è in modalità semplice per creare ulteriori regole per migliorarlo. L'aggiunta di regole aggiuntive, la suddivisione delle aree di clustering e la creazione di un clustering dedicato a tali aree, la ricerca della distanza massima percorsa prima di ritoccare i livelli possono essere ulteriori miglioramenti per lo strumento. Chiunque voglia saperne di più, è pregato di contattarmi.